修士課程(学術)修了後、HRR入社。アセスメント、トレーニング、組織開発の商品開発・研究に携わり、現在はマネジメント、リーダーシップ、イノベーションに関する研究や実態調査に従事する。刊)執筆記事2018/06/13「二要因の分散分析」で職種別・業績別の仕事満足度を比較する第7回に続き、今回も分散分析を取り上げます。Tech2018/03/27「分散分析」で職種別の仕事満足度を比較する第6回でご紹介したt検定は、「2つ」のグループや時点の差を比較するための方法です。Tech2017/09/07「重回帰分析」で予測力を高める前回の「回帰分析で因果関係を分析する」では、因果関係に基づく予測に用いる分析方法として「回帰分析」をご紹介しました。Tech2017/08/25「回帰分析」で因果関係を分析する前回は、2つの変数の関係性を表す指標である相関係数についてご紹介しました(『データの関係性を表せる「相関係数」と2つの落とし穴』)。実際の人事実務の場面では、「課長昇進後のパフォーマンスは、昇進前の主任時のパフォーマンスでどの程度予測できるのか?」のように、「因果関係」に基づく「予測」に関心があることも多いと思います。人事業務を行うなかで、「採用時の適性検査の結果と、入社後の業績との関係は?」「1人の管理職が管理するメンバーの数と、メンバーの満足度との関係は?」「年齢とモチベーションとの関係は?」など、さまざまな「関係性」に興味をもたれたり、説明を求められたりする方も多いのではないでしょうか。そのデータから発見・確認された「関係性」に基づいて、施策を打つ対象を決定したり、施策の内容を見直したりすることもあると思います。最近では、表計算ソフト、統計解析ソフト、BI(ビジネスインテリジェンス)ツール、そして機械学習プラットフォームなどさまざまなツールが普及し、「分かりやすい図表でデータを整理すること」「統計解析を行うこと」が以前よりも手軽に実現できるようになりました。人事データ、特に評価データには、さまざまな癖があります。それを理解せずに集計・分析し、その結果に基づいて改善施策などを検討しても、そもそもの前提がずれている可能性があるため、せっかくの結果が無駄になってしまうかもしれません。ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。役立つ記事(ノウハウ、事例など)やニュース、現場の声をまとめた調査レポートを提供する専門メディアです。